## Prediksi Nilai Pengadaan Barang Dan Jasa Pada Sebuah Perusahaan Pariwisata Menggunakan Metode Arima dan Fuzzy Time Series
Lisnawati 1 , Achmad Solichin 2 12 Universitas Budi Luhur, Jl. Ciledug Raya, Kec. Pesanggrahan, Kota Jakarta Selatan, Indonesia E-mail: 2111601155@student.budiluhur.ac.id 1 , achmad.solichin@budiluhur.ac.id 2
Abstract - PT XYZ does not have a tested evaluation metric to measure the accuracy of procurement prediction  models.  This  research  aims  to  find  a  suitable  metric  by  comparing  two  methods: Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  and  Fuzzy  Time  Series  (FTS).  Both  methods were chosen based on the ability of ARIMA to handle time patterns and trends, and the flexibility of FTS in dealing  with  uncertainty  in  procurement  values. The  research  uses Root  Mean Squared Error (RMSE) values to measure prediction accuracy. The ARIMA implementation analyzes historical data to  forecast  patterns,  while  FTS  accommodates  fluctuations  and  uncertainties,  allowing  for  more adaptive and accurate predictions. The analysis results show that the ARIMA model has an AIC value of  3953.57  and  a  residual  value  of  3351745.26,  while  FTS  has  a  residual  of  -224.79.  The  RMSE evaluation shows the ARIMA value of 3351745.30 and FTS of 224793895.00. The predicted value of ARIMA  is  440,326,255,  while  FTS  is  668,471,895.  Based  on  these  results,  FTS  shows  superior prediction accuracy compared to ARIMA. FTS is recommended to be implemented at PT XYZ due to its  ability  to  effectively  manage  uncertainty  and  fluctuations  in  procurement  values,  enabling  more accurate  strategic  decisions.  Further  research  is  needed  to  understand  the  factors  that  influence  the performance difference between these two methods.
Keywords - Prediction,  ARIMA,  Fuzzy  Time  Series,  Historical  Data,  Root  Mean  Square  Error (RMSE).
Intisari - PT XYZ belum memiliki metrik evaluasi yang teruji untuk mengukur akurasi model prediksi pengadaan.  Penelitian  ini  bertujuan  menemukan  metrik  yang  sesuai  dengan  membandingkan  dua metode: Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)  dan Fuzzy  Time  Series (FTS).  Kedua metode  dipilih  berdasarkan  kemampuan  ARIMA  dalam  menangani  pola  waktu  dan  tren,  serta fleksibilitas  FTS  dalam  menghadapi  ketidakpastian  nilai  pengadaan.  Penelitian  menggunakan  nilai Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  untuk  mengukur  akurasi  prediksi.  Implementasi  ARIMA menganalisis  data  historis  untuk  meramalkan  pola,  sementara  FTS  mengakomodasi  fluktuasi  dan ketidakpastian,  memungkinkan  prediksi  yang  lebih  adaptif  dan  akurat.  Hasil  analisis  menunjukkan bahwa  model  ARIMA  memiliki  nilai  AIC  sebesar  3953,57  dan  nilai  residu  sebesar  3351745,26, sedangkan FTS memiliki residu sebesar -224,79. Evaluasi RMSE menunjukkan nilai ARIMA sebesar 3351745,30  dan  FTS  sebesar  224793895,00.  Nilai  prediksi  ARIMA  adalah  440.326.255,  sedangkan FTS  sebesar  668.471.895.  Berdasarkan  hasil  ini,  FTS  menunjukkan  akurasi  prediksi  yang  unggul dibandingkan  ARIMA.  FTS  direkomendasikan  untuk  diterapkan  di  PT  XYZ  karena  kemampuannya mengelola  ketidakpastian  dan  fluktuasi  nilai  pengadaan  secara  efektif,  memungkinkan  keputusan strategis  yang  lebih  akurat.  Penelitian  lebih  lanjut  diperlukan  untuk  memahami  faktor-faktor  yang mempengaruhi perbedaan kinerja antara kedua metode ini.
Kata Kunci  - Prediksi, ARIMA, Fuzzy Time Series, Data Historis , Root Mean Square Error (RMSE) .

## I. P ENDAHULUAN
Perkiraan nilai yang akurat sangat penting untuk pengadaan barang yang efektif, sehingga memungkinkan  perusahaan  mengalokasikan  sumber  daya  dengan  efisien.  Pengadaan  barang adalah  kunci  operasi  perusahaan,  berdampak  besar  pada  manajemen  aset,  kehati-hatian finansial,  dan  strategi  keseluruhan.  Perencanaan  yang  baik  mengidentifikasi  kebutuhan, mengoptimalkan  sumber  daya,  mengurangi  risiko,  dan  memastikan  kelancaran  proses pengadaan[1].  Perusahaan  harus  menerapkan  kerangka  perencanaan  yang  sistematis  dan terfokus,  melibatkan  kerja  sama  antara  pengadaan,  keuangan,  dan  operasional,  untuk memastikan pengadaan berjalan efisien dan sesuai dengan tujuan perusahaan [2].
PT  XYZ  adalah  perusahaan  induk  yang  mengelola  berbagai  anak  perusahaan  di  sektor pariwisata,  bertanggung  jawab  atas  manajemen  strategis  dan  koordinasi  untuk  mencapai tujuan  organisasi  melalui  kerjasama  dengan  anak  perusahaannya.  Meskipun  tidak  terlibat dalam  penjualan  langsung,  PT  XYZ  memainkan  peran  kunci  dalam  mengatur  strategi operasional  dan  mempromosikan  kerjasama  di  antara  anak  perusahaannya.  Dengan  fokus pada pengadaan barang dan jasa, terutama untuk anak perusahaannya dengan pengeluaran di atas Rp. 500.000.000, PT XYZ berupaya meningkatkan efisiensi dan ketepatan dalam proses pengadaan.  Namun,  tantangan  muncul  dalam  memprediksi  nilai  pengadaan  secara  optimal, menghadapi  fluktuasi  pasar  dan  ketidakpastian.  Keberhasilan  anak  perusahaan  sangat bergantung pada proses pengadaan ini. Untuk meningkatkan akurasi prediksi nilai pengadaan, PT XYZ akan menerapkan metodologi ARIMA dan FTS.
Pemilihan  ARIMA  dan  FTS  untuk  prediksi  nilai  pengadaan  barang  didasarkan  pada keunggulan ARIMA dalam menangani fluktuasi dan pola waktu, bahkan untuk perusahaan induk seperti  PT  XYZ  yang  tidak  langsung  menyediakan  produk  atau  layanan  [3].  Dengan memanfaatkan  data  historis,  ARIMA  membantu  meramalkan  variasi  nilai  pengadaan  di  masa depan [4]. Di sisi lain, FTS digunakan untuk mengatasi ketidakpastian yang sering muncul dalam konteks bisnis dan ekonomi [5]. Meskipun PT XYZ berperan sebagai perusahaan induk, perubahan pasar dan faktor eksternal masih dapat memengaruhi nilai akuisisi. Dengan FTS, perusahaan dapat mengelola ketidakpastian ini dengan lebih efektif.
PT  XYZ  belum  memiliki  metrik  evaluasi  yang  teruji  untuk  mengukur  akurasi  prediksi pengadaan. Peneliti mencoba menemukan metrik yang sesuai dengan membandingkan Root Mean Squared  Error (RMSE).  RMSE  dipilih  karena  memberikan  gambaran  yang  jelas  tentang kemampuan  model  meramalkan  nilai  pengadaan [6].  Meskipun  PT  XYZ  adalah  perusahaan holding yang tidak terlibat langsung dalam transaksi jual beli, akurasi prediksi pengadaan sangatlah penting  bagi  mereka  untuk  mengantisipasi  nilai  pengadaan  barang  dengan  tepat.  Untuk mewujudkan  hal  tersebut,  maka  penelitian  ini  akan  membandingkan  metode  ARIMA  dan  FTS dalam memprediksi nilai pengadaan barang dan jasa di PT XYZ. Tujuannya adalah meningkatkan akurasi  prediksi,  membantu  perencanaan  strategis,  dan  mendukung  pertumbuhan  dan  stabilitas perusahaan.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Penelitian Terdahulu
Penelitian ilmiah sebelumnya, yang berfungsi sebagai kerangka dasar dalam penyelidikan ini, digambarkan pada Tabel 1.
T ABEL I

## PENELITIAN TERDAHULU
Nomor  Penulis Penelitian Terdahulu 1 Mewi Murni Zalukhu, Heri Gunawan[7] Autoregresif Integrated Moving Average (Arima) Peramalan Penjualan Obat Pada Apotik Berbasis Android
Berdasarkan  uji  dengan  metode  ARIMA  menggunakan  data  dari  Januari  hingga Desember  2022,  diperoleh  hasil  peramalan  produk  tetrasiklin  untuk  Januari  2023 sebanyak 186 kotak.
Nomor  Penulis Penelitian Terdahulu 2 Rafiq Thariq Ahsan, NurAzizah Komara Rifai[8] Perbandingan Metode Seasonal ARIMA dan Metode Fuzzy Time Series- Markov Pada Prediksi Inflasi di Indonesia Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  MAPE  dari  Seasonal  ARIMA  adalah 24,999%,  sedangkan  Fuzzy  Time  Series-Markov  adalah  12,273%.  Ini menunjukkan  bahwa  Fuzzy  Time  Series-Markov  lebih  cocok  untuk  meramalkan inflasi di Indonesia karena memiliki nilai error yang lebih rendah. 3 Utari Sri Mayanti, Open Darnius, Israel Sitepu[9] Model  Hibrida Autoregressive  Integrated  Moving  Average (Arima)  dan Fuzzy Time  Series (FTS)  untuk  Peramalan  Produksi  Kelapa  Sawit  PT.  Perkebunan Nusantara II Setelah menerapkan model ARIMA dan Fuzzy Time Series, model terbaik untuk memprediksi  produksi  kelapa  sawit  di  PTPN  II  dari  tahun  2015-2020  adalah model hibrida ARIMA (6,1,4) dan FTS pembobot Cheng. Model ini memiliki nilai RMSE  terkecil  sebesar  0,10615,  yang  berarti  rata-rata  kesalahan  peramalan produksi adalah 106,15 kg. 4 M. R. Ramadhan dan H. Novriando [5] Implementasi Fuzzy Time Series pada Prediksi Jumlah Penjualan Rumah. Temuan  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  perkiraan  kuantitas  transaksi  properti residensial  hingga  Januari  2019  adalah  20  unit,  sedangkan  observasi  empiris menunjukkan  jumlah  18  unit,  dengan  margin  kesalahan  11,11%  dan  tingkat akurasi  88,89%.  Oleh  karena  itu,  disimpulkan  bahwa  model  ini  mempunyai potensi penerapan dalam upaya pengembangan properti. 5 Calvin Mikhailouzna Gibran, Sulis Setiyawati, Febri Liantoni [11] Prediksi  Penambahan  Kasus  Covid-19  di  Indonesia  Melalui  Pendekatan Time Series Menggunakan Metode Exponential Smoothing.
Temuan  penyelidikan  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan Metode  Exponential Smoothing untuk  peramalan  Rangkaian  Waktu  memberikan  hasil  yang  baik, sebagaimana  dibuktikan  dengan  Jumlah  Kesalahan Kuadrat  (SSE)  yang  minimal, terutama  dicontohkan  oleh  kurva  merah  yang  menunjukkan  SSE  sebesar 1048027.939,  difasilitasi  oleh  nilai  parameter  sebesar  0,33,  sehingga meningkatkan kemampuan adaptasi model. 6 S. Yunita, N. A. Mahesti, R. M. B. Sihaloho, dan R. Setyadi [12]
Forecasting Pada  Rantai  Pasok  Pabrik  Penggilingan  Daging  Menggunakan Metode Time Series.
Temuan  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  teknik  prediksi  yang  optimal diwujudkan  dalam  bentuk  nilai Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) minimal,  yaitu  sebesar  3,3  untuk  konsumen  dan  3,44  untuk  pengusaha  yang bergerak di bidang pengolahan daging giling. 7 Safira Dwiyanti Laskarjati, Imam Safawi Ahmad [13] Perbandingan Peramalan Harga Saham menggunakan Autoregressive Intergrated Moving  Average  (ARIMA)  dan  Fuzzy  Time  Series  Markov  Chain  (Studi  Kasus: Saham PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk).
Temuan penelitian ini telah mengidentifikasi pendekatan yang paling efektif untuk meramalkan  harga  saham  PT  Indofood  CBP  Sukses  Makmur  Tbk,  yaitu  model Fuzzy  Time  Series Markov  Chain,  menghasilkan  RMSE (Root  Mean  Square Error) sebesar 108,813 dan MAPE (Mean Persentase Kesalahan Absolut) sebesar 0,949% .

## B. Tinjauan Pustaka
1. Prediksi/Peramalan
Peramalan (forecasting) mencakup  penerapan  sistematis  metodologi  atau  pendekatan untuk  mengantisipasi  atau  memperkirakan  kejadian  atau  besaran  yang  akan  datang  dengan memanfaatkan pola data masa lalu dan tren yang ada [11].

## 2. Pengadaan Barang dan Jasa
Menurut  Edquist  dkk.,  pengadaan  publik  mengacu  pada  proses  akuisisi  yang  dilakukan oleh  badan  pemerintah  dan  lembaga  publik  untuk  mendapatkan  barang,  infrastruktur,  dan layanan  secara  transparan,  efektif,  dan  efisien,  selaras  dengan  kebutuhan  dan  preferensi pengguna akhir [8] .
3. Data Times Series
Data  Times  Series merupakan  kumpulan  informasi  berurutan  yang  diatur  berdasarkan interval  waktu,  termasuk  frekuensi  harian,  mingguan,  bulanan,  atau  tahunan.  Melakukan
pemeriksaan  berkala  terhadap  data  tersebut  akan  memfasilitasi  pemahaman  perkembangan kejadian tunggal atau ganda dan keterkaitannya dengan fenomena lain [10].
4. Peramalan Times Series
Peramalan  Times  Series memerlukan  metodologi  yang  didasarkan  pada  premis  bahwa nilai  masa  depan  dari  suatu  variabel  tertentu  akan  mereplikasi  lintasan  data  historis  dari variabel tersebut pada titik waktu sebelumnya [1].

## 5. Pola Data
Penting  untuk  memahami  pola  data  secara  menyeluruh  sebelum  melakukan  upaya peramalan. Identifikasi yang cermat terhadap pola data yang sesuai dalam analisis rangkaian berkala,  khususnya  dalam  konteks  metodologi  Rangkaian  Waktu,  berdampak  signifikan terhadap ketepatan analisis data. Pola-pola ini mencakup empat klasifikasi utama: horizontal, musiman, tren, dan siklus [9].
6. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
ARIMA memanfaatkan titik data historis dan kontemporer dari variabel dependen untuk menghasilkan prediksi yang tepat dalam jangka pendek. Namun, efektivitasnya menurun saat digunakan  untuk  meramalkan  jangka  waktu  yang  lebih  panjang,  sering  kali  menghasilkan perkiraan yang menunjukkan kestabilan atau keteguhan dalam periode yang panjang [13].

## 7. Fuzzy Time Series
FTS  mewakili  pendekatan  pemodelan  prediktif  yang  didasarkan  pada  prinsip  teori himpunan fuzzy .  Metodologi  ini  melibatkan  ekstraksi  pola  temporal  dari  data  historis  untuk mengantisipasi tren masa depan [9].
C. Metode Penelitian
1. Metode Penelitian
Pendekatan  penelitian  ini  menggabungkan  metodologi  kuantitatif  dan  eksperimental. Awalnya,  teknik  kuantitatif  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  historis  yang  berkaitan dengan  perolehan  barang  dan  jasa,  yang  mencakup  variabel-variabel  yang  diteliti  untuk diprediksi.  Pendekatan  ini  memerlukan  pengawasan  statistik  untuk  menggambarkan  tren, pola, dan fluktuasi dalam kumpulan data historis.

## 2. Desain Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi  penelitian  eksperimental  yang  ditandai  dengan perolehan data historis yang berkaitan dengan perolehan barang dan jasa. Selanjutnya dataset ini digunakan untuk pelatihan dan evaluasi model ARIMA dan FTS.

## 3. Pengumpulan Data
Untuk  mengumpulkan  data,  sumber  catatan  sejarah  mengacu  pada  laporan  Pengadaan Barang  dan  Jasa  dalam  kurun  waktu  sembilan  tahun  enam  bulan,  terhitung  Januari  2014 sampai dengan Juni 2023.
4. Analisis Data
Selama fase ini,  terjadi  analisis  data,  yang  biasa  disebut  sebagai fase pengujian,  setelah selesainya  pengembangan  program.  Tujuan  utama  dari  pengujian  ini  adalah  untuk  menilai kompatibilitas  sistem  yang  dikembangkan  dengan  persyaratan  dan  desain  yang  telah ditetapkan sebelumnya.
5. Prepocessing Data
Prepocessing  Data yang  dilakukan  adalah  melakukan  analisis  deskriptif  untuk memahami pola dan tren dan menangani Nilai-nilai yang hilang atau anomali dalam data.

## 6. Pemodelan ARIMA
Metode  ARIMA  digunakan  untuk  memodelkan  dan  menganalisis  data  runut  waktu pengadaan. Langkah-langkah termasuk identifikasi,  estimasi parameter, dan verifikasi model ARIMA.  Analisis  ini  bertujuan  untuk  memahami  tren,  musiman,  dan  pola  data Historis. Langkah-langkah  dalam  penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  Analisa  ARIMA  dimulai dengan  Identifikasi  Stasioneritas, Diffrencing (Pembebasan  Diferensial),  Identifikasi
Komponen Moving  Average (MA)  dan AutoRegressive (AR), Decomposition ,  Identifikasi Parameter Model ARIMA, dan Pelatihan Model ARIMA [8].
7. Fuzzy Times Series (FTS)
Pendekatan  FTS  digunakan  untuk  menangani  ketidakpastian  dan  ketidakjelasan  dalam data pengadaan. Model FTS dikembangkan dan dioptimalkan untuk meningkatkan ketepatan prediksi, terutama ketika data memiliki tingkat variabilitas yang tinggi [14]. Dalam penelitian ini,  FTS  yang  akan  digunakan  diturunkan  menggunakan  model Chen dalam  bahasa pemrograman Python .  Langkah-langkah  dalam  penelitian  ini  dimulai  dengan  Fuzzifikasi Data,  Inferensi  dan Defuzzifikasi ,  Mengimpor  modul-partisi Grid ,  Mengimpor  model-model FTS, Inisialisasi partisi FTS menggunakan Grid dan Bentuk model FTS.

## 8. Uji Residu
Uji  residu  dari  model  untuk  memastikan  bahwa  mereka  tidak  menunjukkan  pola  atau struktur  tambahan.  Hitung  nilai  residu  dengan  mengurangkan  nilai  aktual  dari  nilai  prediksi untuk  setiap  observasi  dalam  dataset.  Jadi,  dengan  mengurangkan  nilai  prediksi  dari  nilai aktual,  peneliti  dapat  mengukur  seberapa  baik  atau  seberapa  buruk  model  ARIMA  dan  FTS berkinerja  pada  data  pengujian  [15].  Jika  nilai  residu  kecil,  itu  menunjukkan  bahwa  model yang  di  ajukan  dapat  memprediksi  dengan  baik,  sedangkan  nilai  residu  besar  dapat menunjukkan adanya ketidakakuratan dalam model yang di ajukan.
9. Validasi dan Evaluasi Model
Tahap ini dilakukan dengan memisahkan data menjadi data pelatihan dan data pengujian, menerapkan model ARIMA pada data pelatihan dan evaluasi kinerjanya pada data pengujian dan menggunakan metrik evaluasi seperti RMSE untuk menilai keakuratan prediks.

## 10. Prediksi dan Analisis Data
Model  ARIMA  dan  FTS  didesain  digunakan  untuk  membuat  prediksi  nilai  pengadaan barang  dan  jasa  pada  periode  yang  belum  diamati.  Periksa  hasil  prognosis  dan  bandingkan dengan pengamatan empiris untuk mengevaluasi ketepatan model.

## 11. Instrumentasi
Penelitian  ini  menggunakan  instrumentasi  yang  diperlukan  mencakup  komputer  atau server  dengan  kapasitas  memadai,  perangkat  lunak  seperti  R  atau Python dengan  paket statsmodels dan scikit-fuzzy , serta spreadsheet software untuk manipulasi data. Dataset yang digunakan  mencakup  catatan  sejarah  selama  sembilan  tahun  enam  bulan  terkait  laporan pengadaan  barang  dan  jasa.  Implementasi  metodologi  ARIMA  dan  FTS  dalam  kerangka pemrograman  statistik  menjadi  kunci.  Diperlukan  juga  paket  analisis  statistik  dan Fuzzy Logic ,  serta  alat  visualisasi  data  seperti  Matplotlib  atau  ggplot2.  Evaluasi  prediksi menggunakan  metrik seperti MSE, MAE, dan RMSE. Wacana  ilmiah dan dokumentasi data juga penting dalam proses penelitian ini.

## 12. Diagram dan Alur Penelitian
Perkembangan  penelitian  ini  menganut  kerangka  prosedural  yang  digambarkan  melalui tahapan yang berurutan, sebagaimana digambarkan pada Gambar 1:
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
Berdasarkan  gambaran  yang  diberikan  pada  Gambar  1,  menjadi  jelas  bahwa  langkah- langkah  prosedural  awal  dalam  penyelidikan  ilmiah  melibatkan  identifikasi  masalah  yang memerlukan  penyelesaian  atau  pertanyaan  penelitian  yang  memerlukan  penjelasan.  Kedua, pengumpulan data dilakukan untuk  memperoleh data historis pengadaan dalam kurun waktu sembilan  tahun  enam  bulan,  tepatnya  pada  bulan  Januari  2014  hingga  Juni  2023,  yang dituangkan  dalam  Laporan  Pengadaan  Barang  dan  Jasa.  Ketiga,  melakukan  p reprocessing data  dengan  membersihkan  data  dari  nilai  yang  hilang  atau  outlier,  rapihkan  format  tanggal dan  lakukan  transformasi  data  jika  diperlukan.  Keempat,  membagi  kumpulan  data  menjadi beberapa  subset  berbeda  yang  ditujukan  untuk  tujuan  pelatihan  dan  pengujian,  dengan penekanan  khusus  pada  memastikan  pemisahan  sementara  antara  data  pengujian  dan  data pelatihan.  Kelima,  Implementasi  Metode  ARIMA.  Keenam,  Implementasikan  metode ARIMA  pada  data  pelatihan  menggunakan  perangkat  lunak  statistik  seperti  R  atau Python . Ketujuh, meimplementasikan metode FTS pada data pelatihan menggunakan perangkat lunak yang  tepat.  Kedelapan,  menggunakan  metodologi  ARIMA  dan  FTS  untuk  memperkirakan pengeluaran  pengadaan  barang  dan  jasa  dengan  menggunakan  data  evaluasi  empiris. Kesembilan,  mengevaluasi  hasil  prediksi  menggunakan  metrik  RMSE.  Kesepuluh,  periksa hasil peramalan yang dihasilkan dengan menggunakan metodologi ARIMA dan  FTS, dengan fokus  pada  kriteria  penilaian  yang  digunakan,  RMSE.  Terakhir,  menarik  kesimpulan  yang berkaitan dengan pertanyaan penelitian melalui pemeriksaan temuan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Hasil Penelitian
1. Pemodelan ARIMA
a. Identifikasi Stasioneritas
Dalam  kerangka  analisis  uji  Dickey-Fuller,  penilaian  melibatkan  pemeriksaan  hipotesis nol  yang  menyatakan  non-stasioneritas  rangkaian  waktu  (menunjukkan  adanya  akar  unit) dibandingkan  dengan  hipotesis  alternatif  yang  menyatakan  stasioneritas  rangkaian  waktu. Secara  konvensional,  data  dianggap  stasioner  jika  nilai  p  yang  diperoleh  dari  uji  Dickey- Fuller menunjukkan signifikansi statistik, yang menunjukkan bahwa data tersebut lebih kecil dibandingkan  dengan  ambang  batas  signifikansi  yang  telah  ditentukan,  biasanya  ditetapkan sebesar 0,05. Dalam konteks saat ini, nilai p yang dihitung dari uji Dickey-Fuller sangat kecil (1,901304e-15),  jauh  di  bawah  ambang  batas  signifikansi  0,05.  Oleh  karena  itu,  dapat disimpulkan bahwa data tersebut menunjukkan stasioneritas.
b. Identifikasi Parameter-Autocorrelation
Analisis  yang  dilakukan  untuk  memastikan  autokorelasi  parameter  menunjukkan  bahwa nilai  yang  diamati  berasal  dari  korelasi  antara  suatu  variabel  dan  kejadian  sebelumnya  pada jeda  waktu  tertentu.  Misalnya,  pada  Lag  1,  koefisien  korelasi  positif  sebesar  0,13 menunjukkan hubungan positif antara nilai sekarang variabel (pada waktu t) dan nilainya satu langkah  sebelumnya  (pada  waktu  t-1),  yang  menyiratkan  hubungan  positif  sederhana  antara observasi  berturut-turut.  Sebaliknya,  pada  Lag  3,  koefisien  korelasi  negatif  sebesar  -0,02 menunjukkan hubungan terbalik antara nilai variabel saat ini dan nilainya tiga langkah waktu sebelumnya  (pada  waktu  t-3),  yang  menunjukkan  sedikit  hubungan  negatif  antara  observasi saat ini dan observasi yang  terjadi tiga kali. satuan  waktu sebelumnya. Demikian pula, pada Lag 6 dan Lag 9, koefisien korelasi negatif masing-masing sekitar -0,02 dan koefisien korelasi positif  sekitar  0,07,  menandakan  hubungan  negatif  dan  positif  yang  sebanding  antara  nilai variabel saat ini dan nilainya pada interval waktu enam dan sembilan langkah sebelumnya.
c. Decomposition

## Gambar 4. Decomposition
Gambar  4 Decomposition merupakan  plot  yang  memberikan  representasi  visual  yang menguraikan  deret  waktu  menjadi  elemen-elemen  penyusunnya.  Hal  ini  memudahkan pemeriksaan tren, musiman, dan komponen sisa secara lebih terperinci.
d. Pelatihan model
Melatih  model  ARIMA  berdasarkan  nilai  order  yang  telah  ditentukan  dengan  Langkah- langkah  menggunakan  model  ARIMA  dengan  Pustaka Statsmodels Order  =  (1,  1,  1). Parameter order menentukan orde dari model ARIMA, hasilkan entitas model ARIMA yang menggunakan  data  pelatihan  bersama  dengan  parameter  pesanan  yang  telah  ditetapkan sebelumnya,  kemudian  melanjutkan  dengan  melakukan  pelatihan  model  ARIMA menggunakan kumpulan data pelatihan yang ditentukan.

## 2. Pemodelan FTS
Teknik  peramalan  yang  digunakan  khususnya  penerapan  metodologi  FTS  digambarkan sebagai berikut:
a. Menentukan universe of discourse
Pada  saat  ini,  pastikan  nilai  terendah  dan  tertinggi  yang  terlihat  pada  catatan  masa  lalu dengan menggunakan ekspresi matematika berikut:
∪= [𝑌 (min) − 𝐷 1 , 𝑌 (max) +   𝐷 2 (1)
𝑌 (min) = 2,070,000
𝑌 (max) = 7,117,775,263 D 1 dan  D 2 mewakili  parameter  numerik  tak  tentu  yang  ditetapkan  oleh  peneliti  untuk menggambarkan rangkaian komprehensif kumpulan data historis.
𝐷 1 =0 𝐷 2 = 0 (2) ∪= [𝑌 (min) − 𝐷 1 , 𝑌 (max) +   𝐷 2 ] ∪ = [2,070,000 – 0, 7,117,775,263 + 0= [2,070,000 + 7,117,775,263]
b. Mempartisi himpunan semasta
Untuk  menggambarkan  himpunan  alam  semesta,  pastikan  parameter  berbagai  kelas dan  interval dengan cara berikut:
Mencari nilai banyaknya kelas (𝑘)
𝑘 = 1 + 3,322 log 𝑛
(3) 𝑘 = 1 + 3,322 log 114 𝑘 = 7,79 di bulatkan menjadi 8 kelas
Mencari nilai interval (𝑙)
𝑙 = [(𝑌 (𝑚𝑎𝑥) + 𝐷 2 )−(𝑌 (𝑚𝑖𝑛) + 𝐷 1 )] 𝑘 (4)
𝑙 = [7,117,775,263 +  0) − (2,070,000 +  0)]
8
𝑙 = 889, 463,157.88 dibulatkan menjadi 889,463,158
c. Menetapkan definisi yang tepat untuk himpunan fuzzy dalam himpunan universal.
d. Menjalankan proses fuzzy fikasi pada data arsip.
e. Memastikan Fuzzy Logical Relations (FLR) yang berasal dari data masa lalu.
f. Membangun kelompok Fuzzy Logical Relationship Groups (FLRG).
g. Fuzzy fikasi Data
Langkah-langkah Fuzzyfikasi Data menggunakan Phyton: mengimpor modul-partisi dari pustaka pyFTS.  Di  sini,  menggunakan  Grid  sebagai  partisi  dan  Selanjutnya  membuat  objek  partisi  Grid dengan menggunakan data pelatihan dan membaginya menjadi beberapa partisi. Dalam penelitian ini  mengguankan  10  partisi.  Partisi  tersebut  dapat  disesuaikan  denga n  kebutuhan  dan eksperimen.
h. Membuat dan melatih Model FTS

## Gambar 5. Conventional FTS
Gambar  5  Conventional  menampilkan  proses  pengembangan  dan  penyempurnaan  model  FTS dengan  teknik  mapan  dari  klasifikasi  Chen  dalam  kerangka  pyFTS.  Penelitian  ini  menggunakan
metode  Conventional  FTS  dari  modul  chen  di  pyFTS,  yaitu  FTS  Konvensional  yang menggunakan  metode  partisi.  Model  ini  diinisialisasi  dan  disempurnakan  dengan  data  pelatihan untuk menghasilkan hasil pendekatan FTS yang lebih baik.

## 3. Uji Residu
Gambar 6. Plot scatter residu vs nilai prediksi - ARIMA
Gambar  6  menampilkan  hasil  residu  sebesar  3351745.26,  merujuk  pada  total  kesalahan yang dihasilkan oleh model statistika ARIMA. Residual merupakan varian antara data aktual dan  nilai  yang  diprediksi  oleh  model.  Nilai  residu  tersebut  menggambarkan  deviasi  antara nilai  sebenarnya  dan  nilai  prediksi  oleh  model  ARIMA.  Selanjutnya,  dilakukan  plot  scatter residu vs nilai prediksi untuk metode ARIMA.
Gambar 7. Plot scatter residu vs nilai prediksi – FTS
Dari  perbandingan  kedua  model,  terlihat  bahwa  nilai  residu  untuk  model  FTS  (- 224,793,895)  jauh  lebih  besar  dibandingkan  dengan  model  ARIMA  (3,351,745.26).  Nilai residu  yang  lebih  kecil,  seperti  pada  ARIMA,  dianggap  lebih  baik  dalam  pemodelan  dan prediksi karena menunjukkan kesesuaian yang lebih baik dengan nilai sebenarnya.

## 4. Evaluasi Model
Hasil  evaluasi  model  menggunakan  metrik  RMSE  pada  metode  ARIMA  yaitu  sebesar 3351745.295412421  dan  evaluasi  model  menggunakan  metode  FTS  yaitu  sebesar 224793895.00000012. Perbanding hasil yaitu:
a. Berdasarkan  perbandingan  RMSE,  model  ARIMA  lebih  baik  dalam  konteks  ini  karena memiliki nilai RMSE yang lebih rendah
b. RMSE  memberikan  informasi  tentang  seberapa  baik  model  memprediksi  data,  dan  nilai yang lebih rendah menunjukkan prediksi yang lebih akurat Kesimpulan  akhirnya  adalah  bahwa,  berdasarkan  nilai  RMSE,  model  ARIMA  lebih unggul  dalam  hal  akurasi  prediksi  dibandingkan  dengan  model  FTS  dalam  konteks pemodelan data deret waktu yang sedang dianalisis.

## 5. Prediksi (Forecasting)
Dalam  penelitian  ini,  penulis  akan  memanfaatkan  metode  ARIMA dan  FTS untuk menganalisisnya,  sehingga,  prediksi  nilai  di  masa  depan  dengan  mempertimbangkan kombinasi  linier  dari  nilai  masa  lalu.  Tujuan  utama  dari  peramalan  adalah  mengurangi ketidakpastian dan membantu pengambilan keputusan dengan menyediakan informasi tentang perkiraan masa depan  selain itu Peramalan dapat digunakan dalam berbagai konteks, seperti ekonomi,  bisnis,  keuangan,  meteorologi,  dan  lainnya.  Analisis  selanjutnya  memerlukan penjajaran  hasil  yang  diproyeksikan  yang  berasal  dari  dua  teknik  pemodelan  temporal  yang berbeda,  khususnya  menggunakan  metodologi  ARIMA  dan  FTS.  Setelah  model  ARIMA dilatih,  gunakan  model  tersebut  untuk  membuat  prediksi  pada  data  pengujian,  dengan  hasil prediksi untuk bulan berikutnya adalah sebesar Rp 440,326,255 Selanjutnya peneliti mencoba untuk memprediksi data untuk 6 Bulan ke depan dengan hasil sebagai berikut:
T ABEL IIII
H ASIL P REDIKSI 6 B ULAN K EDEPAN
Tabel  II  menampilkan  contoh  hasil  prediksi  menggunakan  metode  ARIMA,  dengan mencantumkan nilai aktual selama periode 6 bulan dan nilai prediksinya yang dihasilkan oleh model. Sementara itu, summary model ARIMA yang dihasilkan sebagai berikut:
Gambar 8. Summary Model ARIMA
Gambar 8 menyajikan ringkasan prediksi nilai yang dihasilkan oleh Model ARIMA. Ini memberikan  gambaran  komprehensif  tentang  hasil  prediksi  yang  diperoleh  dari  model tersebut,  memungkinkan  analisis  dan  evaluasi  lebih  lanjut  terhadap  kinerja  model  dalam memprediksi nilai yang sebenarnya.

## 6. Prediksi menggunakan FTS
Langkah-langkah  prediksi  dalam  FTS,  di  mulai  dengan  inisialisasi  partisi  dalam  FTS melibatkan  pembagian  domain  data Time  Series menjadi  beberapa  subdomain  fuzzy,  atau disebut  sebagai  partisi  fuzzy.  Partisi  ini  membantu  dalam  memodelkan  ketidakpastian  dan
Bulan Nilai Prediksi Juli 2023 Rp 440,326,225 Agustus 2023 Rp 524,214,000 September 2023 Rp 543,665,146 Oktober 2023 Rp 548,175,304 November 2023 Rp 549,221,079 Desember 2023 Rp 549,463,564
ketidakjelasan dalam data Time Series . Dalam pyFTS, salah satu  metode partisi yang umum digunakan  adalah  partisi  grid.  Berikut  adalah  contoh  inisialisasi  partisi  FTS  menggunakan partisi grid.
Gambar 9. Statistik Deskriptif data Latihan
Gambar  9  menyajikan  statistik  deskriptif  dari  data  latihan  yang  digunakan  dalam perhitungan prediksi  menggunakan metode FTS. Perhitungan  ini  mencakup berbagai ukuran statistik  seperti  rata-rata,  standar  deviasi,  median,  nilai  minimum,  dan  maksimum  dari  data latihan  yang  telah  diproses  melalui  metode  FTS  untuk  memfasilitasi  analisis  dan  evaluasi prediksi. Perinciannya adalah sebagai berikut:
a. Count → Jumlah data yang tidak null.
b. Mean → Rata-rata aritmatika
c. Std → Standar deviasi, mengukur sejauh mana nilai-nilai tersebar dari rata-rata
d. Min → Nilai Minimum
e. 25% (Q1) → Kuartil Pertama, Nilai yang membagi 25% data terendah
f. 50%  (Median  atau  Q2) → Nilai  Tengah  yang  membagi  dataset  menjadi  dua  bagian setera.
g. 75% (Q3) → Kuartil ketiga, nilai yang membagi 75% data terendah
h. Max → Nilai Maksumum
Setelah  partisi  diinisialisasi,  model  FTS  dapat  dibangun  dengan  menggunakan  aturan- aturan  fuzzy  dan  membentuk  model  FTS  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Conventional FTS (Chen) dengan menggunakan partisi yang sudah diinisialisasi sebelumnya. Model  ini  dilatih  pada  data  pelatihan.  Menggunakan  model  FTS  yang  telah  dilatih  untuk membuat prediksi pada data pengujian. Hasil prediksi disimpan dalam variable mengonversi prediksi  dari  objek  pada Series menjadi array  NumPy menggunakan  atribut.  Values  dan kemudian mencetak enam nilai pertamanya. Dengan cara ini, dapat dengan mudah mengakses dan  mencetak  nilai-nilai  prediksi  menggunakan  NumPy  array.  Adapun  Hasil  Prediksi menggunakanm FTS Sebesar RP 668,471,895.
7. Visualisasi Prediksi
Berikut adalah visualisasi prediksi menggunakan metode ARIMA dan FTS:
(a) (b)
Gambar 10. (a) Vusialisasi metode ARIMA (b) Visualisasi metode Fuzzy Times Series
Visualisasi seperti ini memberikan pandangan langsung tentang sejauh mana model dapat mereproduksi pola dalam data historis dan seberapa baik  ia dapat meramalkan nilai di  masa depan.  Dengan  melihat  plot  ini,  dapat  mengidentifikasi  apakah  model  ini  memahami  dan dapat memprediksi dengan baik tren atau fluktuasi dalam data.

## B. Pembahasan
Berdasarkan  analisis  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  berbagai  temuan  mengenai efektivitas dua metodologi peramalan, yaitu ARIMA dan FTS, dalam meramalkan Pengadaan Barang dan Jasa di PT XYZ.
1. Metode  ARIMA  menghasilkan  hasil  prognostik  sebesar  440.326.255,  disertai  dengan metrik RMSE yang tercatat pada 3.351.745.295412421.
2. Metode  FTS  menghasilkan  luaran  prognostik  sebanyak  668.471.895  unit,  disertai  nilai RMSE sebesar 224793895.00000012.
3. Pendekatan FTS menunjukkan efektivitas prediksi yang unggul, ditunjukkan dengan nilai RMSE  yang  lebih  rendah,  jika  disandingkan  dengan  teknik  ARIMA  dalam  meramalkan pengadaan barang dan jasa dalam operasional kerangka PT XYZ.
4. Model  ARIMA  menunjukkan  nilai  residu  yang  lebih  rendah  yaitu  3351745.26,  akurasi prediksi  yang  unggul  dari  model  FTS.  Nilai  RMSE  FTS  lebih  rendah  yaitu 224793895.00000012.
Hasil  penelitian  tentang  prediksi  nilai  pengadaan  barang  Barang  dan  Jasa  yang dibutuhkan  oleh  PT  XYZ  menunjukkan  bahwa  metode  FTS  lebih  baik  daripada  metode ARIMA. Metode FTS bisa memberikan perkiraan yang lebih dekat dengan angka sebenarnya. Meskipun  begitu,  masih  perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk  memastikan  bahwa metode yang dipilih bisa memprediksi dengan baik  dalam  jangka waktu yang  lama dan bisa menghadapi perubahan di pasar dengan baik.
Peneliti menyarankan agar PT XYZ mempertimbangkan metode FTS digunakan sebagai metode  prediksi  nilai  keakuratan  dalam  pengadaan  barang.  Keunggulan  FTS  dari ARIMAdibuktikan dengan kinerjanya yang unggul dalam evaluasi RMSE, untuk meramalkan nilai pengadaan barang dan jasa. Berdasarkan hasil analisa ini, di butuhkan penyelidikan lebih lanjut  terhadap  faktor  penentu  varian  kinerja  antara  metodologi  ARIMA  dan  FTS,  serta mengeksplorasi  penyesuaian  parameter  untuk  meningkatkan  presisi  prediksi.  Signifikansi penelitian  ini  adalah  kontribusinya  untuk  memberikan  pemahaman  dalam  metode  ARIMA dan  FTS  dalam  memprediksi  keakuratan  nilai  pengadaan  barang  dan  jasa.  Menekankan keakuratan  prediksi  nilai  yang  diukur  melalui  RMSE  ini  memudahkan  perusahaan  dalam memilih metode yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka.

## IV. K ESIMPULAN
Analisis  prediksi  nilai  pengadaan  di  PT  XYZ  menunjukkan  FTS  lebih  akurat  daripada ARIMA. RMSE FTS lebih rendah dibandingkan ARIMA, dan estimasi nilai yang dihasilkan oleh FTS juga lebih tinggi (668.471.895) daripada ARIMA (440.326.255). Disarankan untuk mengutamakan  penggunaan  FTS  dalam  memprediksi  nilai  pengadaan  di  PT  XYZ  karena kinerja  unggul  FTS  dapat  meningkatkan  efisiensi  pengadaan,  menguntungkan  operasional perusahaan.  Penemuan  ini  langsung  mendukung  tujuan  penelitian  untuk  meningkatkan efisiensi  pengadaan.  FTS  menawarkan  prediksi  yang  lebih  akurat,  memungkinkan pengambilan  keputusan  yang  lebih  tepat  dan  efisien.  Hasil  ini  dapat  digunakan  di  PT  XYZ untuk  mengarahkan  strategi  pengadaan  dan  alokasi  sumber  daya  secara  lebih  efektif. Penggunaan  FTS  dalam  proses  peramalan  pengadaan  barang  dan  jasa  memiliki  implikasi jangka  panjang  yang  signifikan  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  kinerja  keseluruhan perusahaan.

## R EFERENSI
[1] I. D. Sumitra and F. Sidqi, “Predicting Selling Product of Single Variant Using Arima , Trend Analysis , And Single Exponential Smoothing Methods (Case Study : Swalayan Xyz Store),” Int. J. Informatics , Inf. Syst. Comput. Eng. , pp. 43–52, 2024.
[2] D.  Febrian,  D.  Kartika,  D.  Agnes,  and  J.  Nainggolan,  “Peramalan  Jumlah  Wisatawan Mancanegara Yang Datang Ke Sumatera Utara dengan Fuzzy Time Series,” KUBIK J. Publ. Ilm. Mat. , no. September, 2021, doi: 10.15575/kubik.v6i1.10604.
[3] I. Pujiono, “Model Perencanaan Kas Pemerintah Pusat Menggunakan Metode Anfis dan ARIMA:  Studi  pada  Satuan  Kerja  Wilayah  Bayar  Provinsi  DKI  Jakarta,” Indones. Treasure Rev. J. Perbendaharaan, Keuang. Negara dan Kebijak.  Publik , vol. 9, no. 1, pp. 57–69, 2024.
[4] S. Hajar, M. Badawi, Y. D. Setiawan, M. Noor, and H. Siregar, “Prediksi Perhitungan Jumlah  Produksi  Tahu  Mahanda  dengan  Teknik  Fuzzy  Sugeno,” J.  Sains  Komput. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 210–219, 2020.
[5] H.  Hidayatullah,  F.  Sukaesih,  Y.  A.  Hizbullah,  and  T.  A.  Munandar,  “Implementasi Metode  ARIMA  Data  Warehouse  Untuk  Prediksi  Permintaan  Suku  Cadang,” J.  Ris. Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 30–37, 2023.
[6] T.  O.  Hodson,  “Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  or  Mean  Absolute  Error  (MAE): when to use them or not,” Geosci. Model Dev. , vol. 15, no. 14, pp. 5481–5487, 2022, doi: 10.5194/gmd-15-5481-2022.
[7] M.  M.  Zalukhu  and  H.  Gunawan,  “Autoregresif  Integrated  Moving  Average  (Arima) Peramalan Penjualan Obat Pada Apotik Berbasis Android,” JID (Jurnal Info Digit. , vol. 2, no. 2, pp. 659–671, 2024.
[8] R.  T.  Ahsan,  N.  Azizah,  and  K.  Rifai,  “Perbandingan  Metode  Seasonal  ARIMA  dan Metode Fuzzy Time Series- Markov Pada Prediksi Inflasi di Indonesia,” Bandung Conf. Ser. Stat. , vol. 2, no. 3, pp. 662–669, 2023.
[9] U.  S.  Mayanti,  O.  Darnius,  and  I.  Sitepu,  “Model  Hibrida  Autoregressive  Integrated Moving  Average  (Arima)  Dan  Fuzzy  Time  Series  (FTS)  Untuk  Peramalan  Produksi Kelapa Sawit PT .Perkebunan Nusantara II,” Cart. J. Pendidik. Mat. , vol. 6, no. 1, pp.
33–40, 2023, [Online]. Available:
http://ejournal.ust.ac.id/index.php/CARTESIUS/article/view/2749%0Ahttp://ejournal.us t.ac.id/index.php/CARTESIUS/article/download/2749/2321
[10]  M.  R.  Ramadhan  and  H.  Novriando, Implementasi  Fuzzy  Time  Series  pada  Prediksi Jumlah  Penjualan  Rumah  Fuzzy  Time  Series  Implementation  in  Predicting  Number  of Home Sales , vol. 08, no. 4. 2020. doi: 10.26418/justin.v8i4.40186.
[11]  C. M. Gibran, S. Setiyawati, and F. Liantoni, Prediksi Penambahan Kasus Covid-19 di Indonesia  Melalui  Pendekatan  Time  Series  Menggunakan  Metode  Exponential Smoothing , vol. 6, no. 1. 2021.
[12]  S. Yunita, N. A. Mahesti, R. M. B. Sihaloho, and R. Setyadi, “Forecasting Pada Rantai Pasok  Pabrik  Penggilingan  Daging  Menggunakan  Metode  Time  Series,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 3, p. 761, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4221.
[13]  S.  D.  Laskarjati  and  I.  S.  Ahmad,  “Perbandingan  Peramalan  Harga  Saham menggunakan  Autoregressive  Intergrated  Moving  Average  (ARIMA)  dan  Fuzzy  Time series Markov Chain (Studi Kasus: Saham PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk),” J. Sains dan Seni ITS , vol. 11, no. 6, 2023, doi: 10.12962/j23373520.v11i6.91417.
[14]  Y.  A.  Perangin-angin,  S.  Sitepu,  and  H.  G.  Simanullang,  “Implementasi  Fuzzy  Time Series  Pada  Peramalan  Jumlah  Pengunjung  Perpustakaan,” Methotika  J.  Ilm.  Tek. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 18–29, 2024.
[15]  M.  F.  Alwan,  A.  A.  Widodo,  and  R.  Hariyanto,  “Prediksi  Beban  Bandwidth Menggunakan  Metode  Fuzzy  Inference  System  dan  Time  Series  Pada  Internet  Service
Provider (ISP),” BIMASALTI J. Ris. Mhs. Bid. Tekhnologi Inf. , vol. 5, no. 2, pp. 31–44, 2023.